data-analysis 是做什么的？
分析电子表格数据，生成洞察，创建可视化，并根据 Excel/CSV 数据构建报告。
功能
- 读取并解析 Excel（.xlsx, .xls）和 CSV 文件
- 数据清洗和预处理（处理缺失值、数据类型转换）
- 生成统计摘要（均值、中位数、标准差、分布）
- 识别趋势和异常值
- 生成图表（折线图、柱状图、散点图等）
- 导出格式化报告（Markdown、HTML 或 PDF）
使用方法
基本用法
from data_analysis import analyze_spreadsheet
# 分析 CSV 文件
results = analyze_spreadsheet("sales_data.csv")
# 分析 Excel 文件
results = analyze_spreadsheet("financial_report.xlsx")
可配置选项
--input: 输入文件路径（必需）--output: 输出报告路径（可选，默认生成到当前目录）--viz: 可视化类型（可选，如 bar, line, scatter）--summary: 仅生成摘要（可选，不生成可视化）
示例
分析销售数据
analyze --input sales.csv --output sales_report.md --viz bar
这将生成一个包含柱状图的 Markdown 分析报告。
快速摘要
analyze --input data.csv --summary
仅输出统计摘要到控制台。
支持的文件格式
.csv: 逗号分隔文件.xlsx: Excel 工作簿.xls: 旧版 Excel 文件.tsv: 制表符分隔文件
输出示例
分析完成后，你将获得：
- 数据摘要：行数、列数、数据类型、缺失值统计
- 统计指标：均值、中位数、标准差、分位数
- 可视化：嵌入的图表（如适用）
- 洞察：突出显示的关键趋势和异常值
注意事项
- 大型文件可能需要较长时间处理
- 可视化需安装
matplotlib或plotly库 - 文件编码默认使用 UTF-8，如有需要可指定
--encoding参数